Se permite analizar en tiempo real miles de activos -no se obtiene información de barrios, sino información personalizada de activos-, por lo que permite seleccionar cuál de ellos se adapta mejor a nuestros criterios de inversión.

El Big Data es como un embudo que captura enormes cantidades de datos de manera digital, normalmente desestructurada. Mediante diversos procesos, estos datos se estructuran y se analizan con el fin de obtener indicadores concretos para la toma de decisiones en tiempo real. En nuestro caso, para la toma de decisiones en el mercado inmobiliario.

La introducción del Big Data en empresas del sector inmobiliario permite que, con los mismos recursos, se multiplique por tres el volumen de operaciones. Esto provoca un aumento significativo en la facturación y en el ratio de beneficio bruto de la empresa. 

Las inmobiliarias pueden agilizar la toma de decisiones de inversión o venta con un click. 

Asimismo, se fijan estrategias de expansión a zonas diferentes para nuevas promociones inmobiliarias, y se gestionan grandes carteras de activos para actualizar precios y comparar con el mercado en tiempo real. 

La clave es saber interpretar esos datos. Gracias a la analítica de datos en tiempo real, el mercado inmobiliario puede analizar toda la información del sector para optimizar el esfuerzo de los inversores, ofreciendo información transparente y datos rigurosos y fiables en tiempo real.

Anticiparse en el tiempo, la analítica de datos permite a inversores o promotores inmobiliarios  evitar riesgos. Estudiando la oferta, demanda y tiempos de venta se puede focalizar la inversión en activos con gran demanda y la fácil salida en el mercado. 

Por otra parte, el Big Data es una gran ayuda a la hora de comprar, vender o alquilarun inmueble. 

¿Qué puede descubrir un sector tan volátil como el inmobiliario con el Big Data?

Es un sector volátil porque es opaco y con la información sesgada. Se basa en transacciones por confianza en terceros y con mucho riesgo. A través del Big Data obtenemos información homogénea, transparente, concreta y en tiempo real, lo que permite minimizar el riesgo. Además, el nuevo perfil de comprador actual demanda información también más concreta, profesional y financiera.

VENTAJAS

Gracias a la analítica de datos, se puede saber qué tipo vivienda se vende más, en cuánto tiempo y a qué precio. Asimismo permite hacer predicciones de rentabilidad y plusvalías; y todo esto a golpe de un click.

Homogeneiza todas las bases de datos (Ministerio de Fomento, Colegio Oficial de Registradores, Instituto Nacional de Estadística, Colegio Oficial de Arquitectos, Catastro, Notarios y agregadores de portales inmobiliarios) con información contrastada y relevante que permite, en tiempo real, el conocimiento segmentado y localizado de todos los activos inmobiliarios del mercado. Esto supone poder tomar decisiones rápidas y efectivas sobre si comprar, vender, alquilar o refinanciar un activo inmobiliario.

Permite comparar en tiempo real miles de activos inmobiliarios de forma inmediata y clasificarlos según su liquidez  y rentabilidad agilizando sus decisiones estratégicas.

También le permite tener monitorizadas todas las zonas de una ciudad, provincia, capital o países y saber en qué, dónde y cuándo invertir.

 
ANTECEDENTES

7 de junio de 2016 
 
NOTICIA ADAPTADA AL SISTEMA EDUCATIVO inmoley.com DE FORMACIÓN CONTINUA PARA PROFESIONALES INMOBILIARIOS. ©
EL BIG DATA REVOLUCIONA EL URBANISMO Y LA ARQUITECTURA 
¿Qué aprendo? 
Se analiza en la guía práctica inmoley.com de gestión empresarial de la información.Business Intelligence. Data Mining. En esta noticia incorporamos al final un enlace a todas las intervenciones de la exposición de Smart Cities (ciudades inteligentes). En el mismo aparecen unas declaraciones de Enrique Sánchez de director de la división de ciudades de Ferrovial Servicios, analizando su modelo de gestión de la ciudad en relación con los servicios urbanos. IBM está desarrollando una tecnología específica para ciudades que permite reducir costes y minimizar sistémicamente la energía, el agua, las emisiones de carbono y los residuos. El uso de Smart Cities está generando grandes volúmenes de datos. El concepto de ciudad inteligente surgió de la iniciativa de la Casa Blanca a fin de utilizar una combinación de grandes volúmenes de datos y tecnología para hacer frente a una amplia variedad de temas que afectan a ciudades de todo el país a través de una inversión de $ 160 millones. 
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En el sector privado, algunas de las empresas más grandes de Estados Unidos, incluyendo AT & T, Cisco, IBM e Intel, han formado una alianza estratégica que va a construir una infraestructura de ciudades inteligentes en tres ciudades de Spotlight - Atlanta, Chicago y Dallas. Esta alianza trabajará para resolver problemas de la comunidad con soluciones que construyen una infraestructura conectada, incluidos los contadores de servicios públicos, alumbrado público y sistemas de agua.
Un buen estudio de caso de la iniciativa Smart Cities es lo que está sucediendo en Dallas, el hogar de 21 compañías de Fortune 500 en el área metropolitana. Allí, el movimiento para convertirse en una ciudad inteligente está siendo impulsado por la Alianza Innovación Dallas, una asociación de funcionarios públicos y empresarios privados que trabajan para construir un modelo de ciudad inteligente en la zona de West End que pueden llegar a cubrir toda la ciudad. El modelo incluye una triple estrategia: infraestructura, movilidad y estar conectados.
Dallas es una ciudad importante liderando la forma de aprovechar los datos grandes (Big Data / Open Data) y la forma de manejar y analizar de forma adecuada su potencial.
Esta enorme ola de datos que supone que casi no puede funcionar ningún gobierno o negocio sin al menos un conocimiento básico de la potencia de los datos, cómo aprovecharla, analizarla y sacar consecuencias.
Todo el mundo va a tener que aprender cómo manejar y trabajar con datos para tener éxito en el futuro.
El efecto urbanístico es la resolución de los datos para desarrollar soluciones inteligentes de la ciudad para mejorar la infraestructura de la ciudad, por ejemplo, mejorar la seguridad pública. Ya hay una aplicación de estilo Waze donde los usuarios pueden reportar crímenes para alertar a otros usuarios. Otras aplicaciones sirven para alertar de la falta de transporte público y ya hay ciudades con un sistema de autobuses eléctricos sin conductor que transportan pasajeros en la ciudad. O el uso de tarjetas que se puede utilizar en todo el transporte público para hacer los pagos y que comunican datos de uso, destino, etc.
Todo esto relacionado con el internet de las cosas, que permitirá que miles de sensores de tráfico, temperatura, etc. se relacionen entre sí y generen millones de datos.
En Madrid, el uso de los dispositivos móviles y las redes sociales permite que los ciudadanos sean capaces de comunicar al instante cuestiones tales como fugas de agua, problemas de tráfico o de seguridad pública, desperfectos en un parque infantil, etc.  
 
VIDEOS DE TODOS LOS PARTICIPANTES 
7 de marzo de 2016 
 
NOTICIA ADAPTADA AL SISTEMA EDUCATIVO inmoley.com DE FORMACIÓN CONTINUA PARA PROFESIONALES INMOBILIARIOS. ©
EL DISEÑO DEL URBANISMO ELIMINARÁ EL RUIDO GRACIAS AL BIG DATA 
¿Qué aprendo? 
Se analiza en la guía práctica inmoley.com de la Gestión empresarial de la información. Business Intelligence. Data Mining, y en las guía del ruido en la edificación y el urbanismo. El futuro del diseño urbano se enfrenta al reto de los datos. Pero no es un reto, sino una ventaja. Ahora los arquitectos urbanistas contarán con una nueva herramienta de trabajo: el big data. Esa es la hipótesis en Chicago donde está desarrollando un proyecto para establecer redes de sensores inalámbricos capaces de medir los signos vitales de una ciudad, en especial la contaminación y el ruido. Ya se está empezando a instalar en los postes de alumbrado público de la ciudad. Es un instrumento de detección urbano, medición de los datos sobre el medio ambiente, la infraestructura y la actividad de las ciudades con el fin de investigar científicamente las soluciones a los problemas urbanos que van desde la calidad del aire a las inundaciones.  
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"Este es un Fitbit para la ciudad que nos permitirá recoger una muy amplia gama de datos ambientales ... que nos ayudará a tomar mejores decisiones acerca de qué tipo de infraestructura en que invertir," dijo el Jefe de Información Brenna Berman.
Llamado "Array of Things" (la "variedad de cosas" (AOT)), el proyecto es fruto de una colaboración de la Universidad de Chicago y el Laboratorio Nacional Argonne, que han formado una empresa conjunta junto con la Escuela del Instituto de Arte de Chicago, del Norte Illinois University y la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign. Todas estas instituciones han contribuido a un equipo multidisciplinario de diseñadores, ingenieros y científicos que son pioneros en el concepto de redes de sensores distribuidos en las ciudades.
Financiado por la Fundación Nacional de Ciencia, su trabajo inicialmente comprenderá 500 cajas de sensores modulares, llamados "nodos", instalados a través de Chicago a finales de 2017. Dentro de cada uno, un paquete de sensores recogerán datos sobre el tráfico, calidad del aire, el clima y el ruido.
"Hay una serie de cuestiones científicas y de políticas que nuestros socios en las universidades y la ciudad de Chicago le gustaría seguir, pero no tenemos los datos con una resolución adecuada en el espacio o el tiempo para responder a estas preguntas realmente", explica Charlie Catlett, el investigador principal del AoT y director del Centro Urbano del Instituto de Computación de Computación y datos. "
"En los EE.UU. los distritos que están tratando de mejorar la transitabilidad, la eficiencia energética, o simplemente la calidad general de la vida," dice Catlett. "Por desgracia, muchas de las inversiones se hacen sin capacidades rigurosas y cuantitativas para medir si tienen el impacto deseado."
AoT cambia con el que los flujos de datos de tres familias diferentes de sensores: sensores ambientales, que medirá la temperatura, humedad, presión barométrica, la luz, el ruido y las vibraciones; sensores de calidad del aire, que medirá la presencia y concentración de hasta ocho gases diferentes, incluidos los contaminantes como el ozono, monóxido de carbono y dióxido de nitrógeno; y sensores de actividad, que hará un seguimiento de pie de agua y las inundaciones urbanas mientras se cuentan los peatones, bicicletas, coches, camiones y autobuses.
"Aproximadamente cada minuto, vamos a enviar todos los datos que recogemos a una base de datos centralizada en el Laboratorio Nacional de Argonne, y desde allí, lo publicaremos para la comunidad científica y el público en general", dice Catlett, añadiendo que los datos se ser publicado en una variedad de maneras de hacer más accesible a los no científicos. "Nuestras aspiraciones son que estos dispositivos son considerados por las personas que viven en la comunidad para ser sus dispositivos de medición de la ciudad, no dispositivos de medición de la ciudad ellos. Queremos que esto sea una asociación público-privada no sólo entre la ciudad y las universidades, sino también con las comunidades ".
"Nuestra política de privacidad se inicia con estos dispositivos que publican todos sus datos abierta y libremente", dice Catlett, que señala que los datos se procesan a pie de calle por los nodos individuales. "Ninguna información personal será recogido por estas cajas, almacenada en ellos, o transmitida a otro lugar para ser salvado. En cuanto a las cámaras que usamos, se toman imágenes, se procesan y luego se descarta. "
Una vez que se agregan los datos suficientes, la ciudad será capaz de aprovecharlos para mejorar los servicios de la ciudad y la infraestructura mientras que los ciudadanos podrán aprovechar los datos para evitar los desencadenantes del asma en su camino al trabajo, recibir "bloque a bloque" las previsiones meteorológicas, y determinar las rutas seguras y eficientes para caminar por la noche. "Si usted es alguien que está conectado será capaz de mirar al final del mes no sólo en el número de pasos que dió sino también su exposición al monóxido de carbono y el ruido excesivo ", dice Catlett.
El AoT ya cuenta con socios en otras 15 ciudades, incluyendo Seattle, Portland, y la Ciudad de México, sólo para nombrar unos pocos, que desea instalar nodos en sus comunidades.  
 
5 de julio de 2016 
 
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LA DIGITALIZACIÓN DEL MERCADO INMOBILIARIO 
¿Qué aprendo? 
Se analiza en la guía práctica inmoley.com del marketing inmobiliario y estudios de mercado, y guía de gestión empresarial de la información. Business Intelligence. Data Mining. La información del mercado inmobiliario se está adaptando a los procesos de gestión de grandes datos (Urban Data Analytics). A través de Big Data, uDA se ofrece información de indicadores inmobiliarios para facilitar la toma de decisiones de inversores consultores, promotores o inmobiliarias. El Data Mining permite saber qué vivienda se vende, en cuanto tiempo y a qué precio, además de su rentabilidad bruta y los precios futuros de la misma. El sistema elabora algoritmos a partir de datos obtenidos de diversas e importantes fuentes: Ministerio de Fomento, Colegio Oficial de Registradores, Instituto Nacional de Estadística, Colegio Oficial de Arquitectos, Catastro, notarios y agregadores de portales inmobiliarios, entre otros.  
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Es el caso de Neinor Homes, en cuyo modelo de profesionalización el big data es un elemento clave para la toma de decisiones. "La plataforma de uDA permite saber qué vivienda se vende, en cuanto tiempo y a qué precio, además de su rentabilidad bruta y los precios futuros de la misma", apuntan en esta empresa en declaraciones al periódico el País, que ofrece información de 30 indicadores inmobiliarios y trabaja con más de una decena de promotoras de Madrid y Barcelona.
En el caso de una agencia inmobiliaria, el big data prioriza los inmuebles a captar y clasifica los activos para dar salida a los más rentables con mayor rotación. Un inversor internacional con negocios en varios países va a saber en tiempo real dónde invertir y en qué tipo de activo, en qué estado y en qué zona concreta. E imprescindible resulta para los servicers, compañías que surgieron de la necesidad de tener que gestionar carteras de cientos de miles de activos en localizaciones muy heterogéneas. "Este tipo de tecnología es imprescindible en un mercado como el actual donde los clientes son cada vez más exigentes", señala José Peral, director de Comercialización y Marketing de Solvia.
Un paso más adelante están los gestores de centros comerciales, para los que la herramienta se ha vuelto esencial. "Permite recopilar información no solo de datos sociodemográficos, sino también hacer análisis predictivos del comportamiento de los clientes, como el tiempo que pasan en un centro comercial, cada cuánto vienen y el uso que hacen de redes sociales", aclara Enrique Martínez-Laguna, vicepresidente de CBRE España en declaraciones al periódico el País. La consultora comenzó a aplicar el big data en el marketing de retail en 2014. Esta consultora lo emplea en 13 centros comerciales, lo que le ha permitido obtener una base de datos de unos 100.000 usuarios.
Lo cierto es que el uso de esta tecnología, que cuesta desde 600 hasta 1.500 euros al mes, supone una mejora clara en productividad. "Con los mismos recursos se puede multiplicar por tres el número de la operación acortando los tiempos de decisiones y aumentando la facturación a lo largo del año", expone Toribio.
Aún estamos en un momento incipiente de su implantación en las compañías. Se calcula que más de 100 empresas, las de mayor volumen y punteras, lo emplean. "Está más avanzada su implementación en firmas de gran tamaño con posibilidad de invertir en esta tecnología y esperar el retorno de esta inversión. Compañías más pequeñas lo irán adaptando poco a poco y veremos cómo empresas de fuera del sector se adentran en el mercado inmobiliario gracias a las posibilidades que brinda esta tecnología. Es una tendencia imparable", apuntan en JLL en declaraciones al periódico el País.